# 通常情况下，数据集中会存在许多同一类别的信息，比如相同国家、相同行政编码、相同性别等，
# 当这些相同类别的数据多次出现时，就会给数据处理增添许多麻烦，导致数据集变得臃肿，不能直观、清晰地展示数据。
# Pandas 提供了分类对象（Categorical Object），该对象能够实现有序排列、自动去重的功能，但是它不能执行运算
import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="category")
print(s)
# 0    a
# 1    b
# 2    c
# 3    a
# dtype: category
# Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']

# 自动按a、b、c分类
cat = pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'])
print(cat)
# 当列表中不存在某一类别时，会自动将类别值设置为 NA。
cat = pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'd'], ['c', 'b', 'a'])
print(cat)
# [a, b, c, a, b, c, NaN]
# Categories (3, object): [c, b, a]

# 通过指定ordered=True来实现有序分类
cat = pd.Categorical(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'd'], ['c', 'b', 'a'], ordered=True)
print(cat)
# 求最小值
print(cat.min())
# [a, b, c, a, b, c, NaN]
# Categories (3, object): [c < b < a]
# c

# 对已经分类的数据使用 describe() 方法，您会得到和数据统计相关的摘要信息
cat = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"])
df = pd.DataFrame({"cat": cat, "s": ["a", "c", "c", np.nan]})
print(df.describe())
print(df["cat"].describe())
#        cat  s
# count    3  3
# unique   2  2
# top      c  c
# freq     2  2
#
# count     3
# unique    2
# top       c
# freq      2
# Name: cat, dtype: object

# 使用obj.categories命令  获取对象的类别信息
s = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"])
print(s.categories)
# Index(['b', 'a', 'c'], dtype='object')

# 通过 obj.order 可以获取 order 指定的布尔值
# False表示未指定排序
print(cat.ordered)

# 重命名类别
s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="category")
# 对类名重命名
s.cat.categories = ["Group %s" % g for g in s.cat.categories]
print(s.cat.categories)
#  Index(['Group a', 'Group b', 'Group c'], dtype='object')

# 追加新类别
s = s.cat.add_categories([5])
# 查看现有类别  Index(['a', 'b', 'c', 5], dtype='object')
print(s.cat.categories)

# 删除类别
# 删除后序列
print(s.cat.remove_categories("a"))

# 分类对象比较
# 当两个类别对象长度相同时，可以进行比较运算；
# 当两个类别的 ordered 均等于 True，并且类别相同时，可以进行比较运算，比如 ==，！=，>，>=，< 和 <=。

# 当满足两个类别长度相同时
ss0 = pd.Categorical(['a', 'a', 'b', 'd', 'c'], categories=['a', 'd', 'b', 'c'])
ss1 = pd.Categorical(['a', 'a', 'b', 'd', 'c'])
print(ss0 == ss1)
# array([ True,  True,  True,  True,  True])


s1 = ['a', 'a', 'b', 'd', 'c']
s2 = ['a', 'b', 'b', 'd', 'c']
# 满足上述第二个条件，类别相同，并且ordered均为True
ss0 = pd.Categorical(s1, categories=['a', 'd', 'b', 'c'], ordered=True)
ss1 = pd.Categorical(s2, categories=['a', 'd', 'b', 'c'], ordered=True)
print(ss0 < ss1)
# array([False,  True, False, False, False])
